PENGEMBANGAN METODE DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MELON BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
{"title":"PENGEMBANGAN METODE DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MELON BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)","authors":"Agung Prayoga, H. Tawakal, Reza Aldiansyah","doi":"10.54914/jtt.v4i1.112","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini diajukan untuk mendeteksi tingkat kematangan buah melon berdasarkan tekstur kulit buah. Pada penelitian ini menggunakan 450 data buah melon yang terbagi atas 300 data untuk proses training dan 150 data untuk proses testing. Metode yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah metode Ekstraksi Ciri Statistik untuk proses ekstraksi fitur, dan metode support vector machine untuk proses pengambilan keputusan tingkat kematangan buah melon. Hasil akurasi yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 76.00%. Sistem ini sangat membantu masyarakat dalam mendeteksi tingkat kematangan buah melon.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"45 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"7","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknologi Terpadu","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.54914/jtt.v4i1.112","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 7
Abstract
Penelitian ini diajukan untuk mendeteksi tingkat kematangan buah melon berdasarkan tekstur kulit buah. Pada penelitian ini menggunakan 450 data buah melon yang terbagi atas 300 data untuk proses training dan 150 data untuk proses testing. Metode yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah metode Ekstraksi Ciri Statistik untuk proses ekstraksi fitur, dan metode support vector machine untuk proses pengambilan keputusan tingkat kematangan buah melon. Hasil akurasi yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 76.00%. Sistem ini sangat membantu masyarakat dalam mendeteksi tingkat kematangan buah melon.